數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)正在以令人炫目的速度發(fā)展和演進(jìn)，而商業(yè)界正以緩慢的速度將更多來自不同渠道的數(shù)據(jù)整合起來，并能從中洞察更多信息。本文是 Andrew Dipper 對數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)2017年的展望，并列舉了四大重要趨勢。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起
在過去一年，我們已經(jīng)見證了大數(shù)據(jù)技術(shù)驚人的成長，但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)界中被廣泛接受，下一年留給大數(shù)據(jù)技術(shù)的預(yù)算會快速增加。大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)確認(rèn)需要在業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)方向上進(jìn)行改進(jìn)，這轉(zhuǎn)而會需要更多的數(shù)據(jù)科學(xué)家來處理企業(yè)需要檢索的大量額外數(shù)據(jù)。
如果你在追求一份數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的職業(yè)，那么有關(guān)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)框架的知識是必備的。你可以特別注意一下以下幾個(gè)平臺：Apache Hadoop， HDFS， Hbase， Spark， Storm， Solr 和 Kafka。
數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)資格的變化
雖然 Elon Musk認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)正在“召喚惡魔”，但是它仍將繼續(xù)發(fā)展。Amazon， Facebook 和 Google都在最近幾年加入到了人工智能的競賽中。在2017年，越來越多的企業(yè)會招募最頂尖的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)家。
但同時(shí)，工作崗位的競爭也變得更加激烈。在越來越多的大學(xué)將 AI 列入課程要求的背景下，從2017年開始，機(jī)器學(xué)習(xí)會成為數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)入門的必備條件。如果你想在競爭中取得先機(jī)，有不少的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的認(rèn)證課程供你選擇。雖然有一些課程的價(jià)格達(dá)到1萬美元，不過在 Coursera 或者 edX 上也有為數(shù)不少免費(fèi)或低價(jià)的培訓(xùn)課程。
如果你擁有很強(qiáng)的科技和編程能力，也能夠幫助你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域獲得一席之地，尤其是 R 和 Python 語言。同時(shí)，SAS 和 MATLAB 的經(jīng)驗(yàn)自然也是加分項(xiàng)。
而且，你需要能夠自如地使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，所以SQL也是一項(xiàng)非常重要的技能。在2015年一項(xiàng)綜合了 3500 個(gè) Linkedin 招聘廣告的研究中，SQL被列為最重要的技能。另外，Hadoop， Python和 Java 也同樣流行。
物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)科學(xué)的融合
雖然存在一些關(guān)鍵的不同點(diǎn)，但是數(shù)據(jù)科學(xué)和物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)常被視為一個(gè)硬幣的兩面。數(shù)據(jù)科學(xué)家會更多地需要從設(shè)備中讀取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行復(fù)雜的分析或以此作出決策。在這樣的背景下，這兩個(gè)行業(yè)在明年將會有更深的融合。